검색 엔진 전문지 뉴스

이 기사는 AI 검색 엔진(LLM)의 가시성을 저해하는 세 가지 주요 구조화 데이터 실수를 분석합니다. 단순한 체크리스트식 마크업이 아닌 엔티티 간의 관계를 구축하고, 외부 데이터와의 일관성을 유지하며, @id를 활용한 일관된 식별자 사용의 중요성을 강조합니다.

구글 로컬 서비스 광고(LSA) 시스템에서 광고주가 지정하지 않은 지역에 타 지역 업체들의 광고가 노출되는 오류가 포착되었습니다. 전문가들은 광고주 프로필상 타겟 지역 설정과 실제 노출 지역이 일치하지 않음을 확인했으며, 구글의 공식적인 확인을 기다리고 있는 상황입니다.

구글은 Gemini 3.8을 AI 모드에 통합하며 검색 경험을 '답안 중심'으로 재편하고 있으며, 이 과정에서 대규모 스팸 업데이트를 통해 저품질 콘텐츠를 정화하고 있습니다. 동시에 AI 콘텐츠 사용에 대한 소액의 수익 배분 모델을 테스트하며 퍼블리셔와의 상생을 모색하고 있으나, 트래픽 감소에 대한 우려는 여전합니다.

미국 법원이 구int의 반독점 혐의를 제기한 출판사들의 소송을 기각했습니다. 판사는 구글의 AI 기능 활용으로 인한 출판사 및 저널리스트의 실질적 피해 가능성에는 공감했으나, 구글과 출판사 간의 불법적 합의나 시장 지배력 남용을 입증할 법적 근거가 부족하다고 판단했습니다.

구글의 AI Overview 기능이 스포츠 팀의 선수 명단(roster)과 같은 정형화된 데이터를 검색 결과에서 직접 요약하여 보여주기 시작했습니다. 이는 사용자가 원본 웹사이트를 방문하지 않고도 정보를 얻게 함으로써, 기존 콘텐츠 제공 사이트들의 트래픽 감소를 초래할 수 있습니다.

마이크로소프트 광고가 검색, 쇼핑, 오디언스 및 Performance Max 캠페인을 대상으로 하는 최적화 실험 기능을 일반 사용자에게 출시했습니다. 이 기능은 입찰, 타겟팅, 소재 변경 등의 효과를 통제된 A/B 테스트를 통해 사전에 검증하여 광고 성과를 극대화할 수 있도록 돕습니다.

구글이 기존의 'I'm Feeling Lucky' 버튼을 없애거나 AI 모드 버튼으로 대체하는 UI 테스트를 진행하고 있습니다. 이는 검색 엔진의 인터페이스가 전통적인 키워드 검색 방식에서 AI 중심의 답변형 인터페이스로 급격히 변화하고 있음을 보여주는 징후입니다.

구글이 검색 결과의 '더 많은 제품' 섹션에서 제품 그리드 형태를 3개, 4개, 또는 5개로 가변적으로 보여주는 새로운 UI 레이아웃을 테스트하고 있습니다. 이번 실험은 제품의 배치 밀도와 크기를 조절하여 사용자에게 최적화된 쇼핑 경험을 제공하려는 목적을 담고 있습니다.

구글 애즈의 '도착 페이지 작동 불능' 정책 문서가 업데이트되었습니다. 이제 캠페인에 최소 하나의 자산 그룹이 구성되어 있지 않으면, 실제 URL이 정상임에도 불구하고 '유효하지 않은 최종 URL' 오류가 발생할 수 있습니다.

AI 검색 엔진(AI Overviews, LLM)의 인용을 확보하기 위해 고객의 실제 질문과 언어를 분석하여 AEO(Answer Engine Optimization) 전략을 구축하는 방법을 다룹니다. 기업이 이미 보유한 1차 데이터를 활용해 FAQ 콘텐츠를 최적화하고, 단순 클릭을 넘어 실제 구매 전환 가능성이 높은 리드를 식별하는 구체적인 프로세스를 제시합니다.

클라우드플레어가 AI 에이전트가 자원을 사용할 때 비용을 지불하는 'Monetable Gateway'와 AI 검색 결과에 포함된 콘텐츠에 대해 수익을 지급하는 'Pay Per Use' 시스템을 베타 출시했습니다. 이 시스템은 USDC 스테이블코인을 활용해 API, 데이터, 웹사이트 등의 가치를 AI 에이전트 시대에 맞춰 자동화된 방식으로 정산하는 것을 목표로 합니다.

구글은 약 100개의 디지털 퍼블리셔를 대상으로 AI 답변 생성에 기여한 콘텐츠에 대해 수익을 지급하는 파일럿 프로그램을 테스트 중입니다. 하지만 지급액은 매체 규모에 따라 편차가 매우 크며, 일부 중소 매체의 경우 기존 광고 수익의 0.1%에도 미치지 못하는 것으로 나타났습니다.

LiveRamp와 OpenAI의 파트너십이 단순 성과 측정을 넘어 1차 데이터 기반의 타겟팅 활성화 단계로 확장되었습니다. 이제 광고주는 LiveRamp의 RampID를 통해 CRM 및 웹사이트 데이터를 ChatGPT 광고에 적용하여 특정 고객층을 타겟팅하거나 광고 대상에서 제외할 수 있습니다.

모든 AI 작업을 거대 프론티어 모델에 맡기는 것은 비용과 자원 측면에서 비효율적일 수 있습니다. 저자는 Gemini Nano와 같은 로컬 모델을 활용해 단순 데이터 처리와 전처리를 수행하고, 복잡한 추론에만 클라우드 모델을 사용하는 '적재적소의 모델 배치' 전략을 제안합니다.

구글의 AI Overviews가 최근 Reddit, Salesforce, Amazon 등 주요 브랜드 검색 결과에서 나타나는 빈도가 급증했습니다. 조사에 따르면 테스트된 브랜드의 93%에서 AI 요약이 나타났으며, 이는 브랜드 검색 결과의 구조적 변화를 예고합니다.

OpenAI가 ChatGPT 광고의 대규모 업데이트를 발표하며 광고주를 위한 운영 편의 기능과 데이터 분석 기능을 강화했습니다. 제품 피드 벌크 생성, 제품 검토 상태 추적, API를 통한 심층 전환 보고 기능이 추가되었으며, 동남아시아 주요 국가와 대만으로 광고 영역이 확장되었습니다.

OpenAI의 'Dots' 에이전트가 사용자의 요청 없이도 연결된 소스를 주기적으로 확인하고 업데이트를 감지하는 '능동적 연구' 기능을 선보였습니다. 이 기능은 읽기 전용으로 작동하며, 캘린lar, Slack 등 연결된 앱의 변경 사항을 감지해 사용자에게 보고하는 등 자율적인 모니터링 역할을 수행할 수 있습니다.

생성형 AI의 인용 소스가 위키피팅, 팟캐스트, 레딧으로 집중되고 있으며, 이는 기존의 검색 엔진 최적화(SEO) 방식과는 다른 접근을 요구합니다. 기업은 브랜드 홍보를 넘어 기술적 방법론을 위키피디아에 구축하고, 팟캐스트의 멀티포맷 자산화와 레딧의 커뮤니티 영향력을 활용하는 전략이 필요합니다.

구글 애널리틱스가 웹과 앱의 전환 데이터를 통합하여 크로스 채널 보고서에서 앱 전환 성과를 확인할 수 있도록 업데이트했습니다. 이를 통해 전환 성과 보고서, 기여도 분석, 기여 모델 보고서에서 웹과 앱의 성과를 한눈에 비교하고 앱 전환에 대한 독립적인 기여도 설정도 가능해졌습니다.

구글은 AI 기여도 파일럿 프로그램을 통해 극소수의 퍼블리셔에게 매우 낮은 수준의 보상을 제공하고 있으며, 검색 엔진들은 광고와 자연 검색 결과의 구분을 모호하게 만드는 실험을 지속하고 있습니다. 동시에 빙(Bing)은 제품 라벨과 리뷰 확장 기능을 도입하며 AI 기반 검색 경쟁력을 강화하고 있습니다.